铁路编组站列车解编顺序优化

优化到达列车的解体顺序和出发列车的编组顺序是编组站作业计划的核心内容之一.基于车流接续与分配方案,构建综合考虑解体顺序和编组顺序的优化模型,包括单溜放驼峰、峰尾一台调机情形,多台解编调机情形的解编顺序优化模型.所构建模型还可进一步扩展至考虑列车技术检查顺序的优化.最后设计案例验证模型的正确性,通过对不同数量解体调机、编组调机情形的列车解编顺序优化的测算可知:受车流量的影响,双推双溜的作业效率不一定比双推单溜高;解编作业相互影响,两者的作业能力也应相互协调,只增加解体作业能力或者只增加编组作业能力对整个系统作业效率的影响较小.     

用和声搜索算法求解技术站列车解编方案

确定到达列车的解体顺序和出发列车的编组顺序(即列车解编方案)是技术站编组调机运用计划的核心问题.本文为解决该问题,构建相应的优化模型,利用结合邻域搜索的和声搜索算法进行求解,采用目标函数值评价新的和声,邻域搜索策略用于获取新的和声.最后利用算例对所设计算法的求解效率进行分析验证,表明:算法收敛速度较快,而与邻域搜索策略的结合,有利于扩展其搜索范围与提升全局搜索能力,降低对选择概率的依赖.通过对不同参数条件下计算时间的测试说明,所设计算法能够满足技术站编组列车解编方案编制的要求.     

列车编组计划和技术站布局的综合优化

列车编组计划与技术站布局问题是铁路运输组织工作中重要而复杂的问题.针对两者的相关性,通过技术站改编能力约束,将列车编组计划问题与技术站布局问题组合并进行综合协调优化.以技术站车辆集结消耗和改编消耗整体最小为目标,构建综合优化0-1规划模型,利用禁忌搜索的两阶段算法求解,并给出算例说明模型与算法的有效性.算例结果表明,优化方案有利于路网上有调作业向作业能力大的技术站集中,为开行直达列车、提高直达列车开行比重创造条件.     

一种新的列车编组问题优化模型及算法

列车编组计划是编组站完成列车调度和组织工作的指导性文件之一,编制科学的列车编组计划是提高运输效率的重要保证。本文主要探讨了列车编组计划问题的建模、模型计算与求解的方法、编组计划的制定等问题。首先根据某站一天过站列车的数据,以白班和夜班的最小中时为指标,建立了列车解体和编组的优化模型。然后利用遗传算法和Matlab遗传算法工具箱对其进行了求解,最后给出了该站的列车解体计划和编组方案。     

技术站单组列车编组计划的禁忌搜索算法研究

技术站列车编组计划是铁路运输组织工作中的难点之一?国内现有对单组列车编组计划的研究,以运用0~1规划研究编组去向的车流递推关系最为典型,这类研究的本质在于优化各支车流的第一到站?基于此,本文设计了一种实数编码的禁忌搜索算法,可用来求解路网性列车编组计划?算例表明该算法能快速?有效地求解技术站单组列车编组计划?与LINGO软件相比,禁忌搜索算法只需较少的时间便可搜索到全局最优解?     

基于灵活编组的轨道交通列车开行方案优化方法

针对城市轨道交通全日客流时间分布不均衡特性下的列车开行方案优化问题,从乘客广义出行成本和企业运营成本角度,考虑列车满载率对牵引能耗成本的影响,利用数学规划方法构建基于灵活编组模式下的多目标列车开行方案优化模型,并提出四阶段求解算法.以某城市轨道交通线路为对象进行案例分析,对比传统固定编组列车开行方案,基于灵活编组的列车开行方案使乘客广义出行费用和企业运营成本分别减少了14.6％和11.0％.结果表明:该方法能有效实现既有固定编组条件下,列车开行方案难以达到的乘客出行费用和企业运营成本双赢目标,可为我国城市轨道交通新型运输组织方案的制定提供新方法.     

编组钩计划演示系统设计与实现

本文介绍了摘挂列车编组钩计划演示系统的设计与开发过程。车辆编组是调车作业过程的重要组成部分,是在编组钩计划的指挥下完成的。为了形象地了解编组钩计划的执行过程以及具体的调车细节,设计开发编组钩计划演示系统就显得非常重要了。本系统主要包括两个模块：原始数据的存储和读取模块以及数据处理模块（即动画实现模块）。     

灵活编组高铁列车的售票时间窗优化

灵活编组使高铁列车席位容量具备了有限柔性,相比传统固定容量下的控制技术,柔性容量的售票控制优化能实现更高效的供需匹配.基于高铁线路多列车、多停站的服务网络,根据收益管理原理设置不同价格等级的客票.采用偏好序模型刻画旅客购票选择行为,使用售票时间窗控制客票预售过程,以获利最大为目标建立灵活编组方案与售票时间窗的联合优化模型.根据售票需要设计客票排序,将模型转化为线性规划模型,并采用CPLEX快速求解,得到列车最佳编组方案和售票控制策略.实验结果表明:需求不饱和时,相比固定编组,灵活编组下的售票时间窗控制策略获利更高;旅客到达率和转移购买概率越高,列车最佳编组越趋向于大编组.     

基于时空资源的铁路客运站到发线运用调整

从离散化的到发线时空资源的微观描述出发,研究列车加权总晚点时间与到发线使用费用之和最小为优化目标的客运站到发线运用方案调整方法,以保证列车运行安全、满足列车在站到发作业要求为约束条件,建立了求解客运站到发线运用方案调整问题的线性0-1规划模型,并设计了求解模型的遗传模拟退火算法,以快速得到问题的满意解.同时,以某一客运站为例对模型和算法进行验证,结果表明,该模型较好地描述了实际问题,并能在较短时间内获得满意解,实现了客运站到发线运用的实时调整,并为列车调度员随后的列车运行调整工作提供依据.     

牵引定数不统一的港口后方腹地车流组织优化

线路区段牵引定数不统一是影响列车编组计划制定的重要因素,导致了列车在部分区段欠轴运行,在换重站或技术站进行补减轴作业.本文重点论述了减重方向列车编组方案的优化问题,提出了按充分条件将各种方案归类的方法,从而减少方案成本的对比次数,能快速获得最优的运送方案.在方案成本构成的分析过程中,充分考虑了各影响因素,将牵引机车费用看作与里程相关的可变成本,将欠轴列车浪费的机车和线路能力转化为惩罚费用,并考虑列车开行频率对方案费用的影响,最后从全网络的角度建立减重方向减轴列车编组优化模型.该模型既可获得合理的减重站,又能依据车流量关系选择优化的减轴编组方式,实例验证了模型的有效性.     

城市轨道交通列车交路编组一体化编制方法

本文对影响列车交路方案和编组方案编制的各要素进行定量分析,从乘客和运营方两个角度建立列车交路编组一体化编组模型,并设计了相应的遗传求解算法。将求解得到的方案与单一交路、单一编组方案进行比较,结果显示,利用本文方案通过灵活编组、开行小交路等方式,可以减少13.6%的候车时间、2.65%的运营成本、12.88%的运用车数量。通过灵敏度分析,证明了该方案的可行性。     

石化企业专用铁路站场调车计划优化编制方法研究

石化企业铁路站场调度指挥是以调度为中心,对拥有铁路专用线的大中型企业的铁路运输管理起到了推动作用。本文针对系统实现的核心问题——调车计划的优化编制,提出了自上而下的多方法融合优化策略,将复杂的整体调车计划优化问题按机车作业流程,分解为车辆编组优化、列车进路优化和列车取送车优化三个子问题,每个子问题分别采用不同的方法进行优化求解,最终求取全局满意解。     

日计划机车周转图智能编制方法的研究

给出了日计划机车周转图的约束满足优化问题模型及其智能求解算法,该模型以列车工作计划、机车技术作业时间、乘务员作息时间、１８点归位机车台数、检修机车最晚到达基本段时间及段备机车的最早可解备时间等作为约束条件,以减少机车在站停留时间作为目标．该模型的智能求解算法将启发式知识与回溯策略相结合,以求得日计划机车周转图的满意解．     

铁路货物快运服务网络鲁棒性优化方案

针对计划期间货运需求的波动情况,构建了铁路货物快运服务网络设计鲁棒优化模型。通过对比传统铁路货物快运服务网络设计基础模型,以总运输成本最小为目标,决策内容隐含车流的中转方案和摘挂方案、列车编组计划、运到期限等运输服务约束,采用和声搜索算法对模型求解,循环迭代至获取较优结果。研究结果表明,鲁棒优化模型对运输需求变动的适应性较强,且运到期限增大,总成本减少。     

用粒子群算法优化编制露天矿生产作业计划

从露天矿采掘和运输成本的最小化角度出发,构建露天矿生产作业计划模型.基于群体智能优化理论,提出了用粒子群算法对露天矿生产作业计划模型进行解算的方法,并在求解过程中设计了带核粒子及双吸引子的粒子搜索策略.以MATLAB软件为平台进行求解运算最佳作业计划.以某露天铁矿为工程背景进行实例研究,将研究结果与露天矿实际生产指标和非线性规划解算结果进行比较验证.结果表明,粒子群算法可用于露天矿生产作业计划的优化编制.     

客运专线车站到发线运用多目标优化模型

为给客运专线车站接发的列车合理安排到发线,构建了客运专线车站到发线运用多目标优化模型.优化目标为列车站内走行时间之和最小及到发线使用最均衡;约束条件主要有到发线作业间隔时间约束、进路冲突约束.基于目标协调优化思想,提出了该多目标优化模型的求解方法.以济南西站为例,对7:00:00～13:00:00时段的到发线运用方案进行求解.结果表明,所求优化方案与图定方案相比,下行、上行列车的站内走行时间之和分别减少7.37%、1.88%;对于各到发线占用时间与到发线平均占用时间之差的平方和,下行、上行列车分别减少62.93%、74.75%.模型能准确地描述列车占用各条到发线的不同,适用于求解客运专线运行图编制阶段的到发线运用问题.     

面向冲突化解的双线交汇区段列车编队双层优化模型

针对虚拟编组列车在双线交汇区段上面临的冲突与通过效率问题，提出了多种速度组编协调策略。将列车汇入时间、次序、编队组合和速度序列决策集成在双层优化模型中，上层模型优化通过效率，下层模型提高编队质量；设计双层嵌套粒子群算法，将汇入时间作为双层模型的中间交互变量，使列车群能根据环境需求收敛于不同队形。仿真结果表明，加入协调速度优化可以提高组编过程效率，双层编队模型可以在确保编队结构稳定性和均衡性的同时提高既有线路通过率。     

基于自适应遗传算法的联合投送路径优化设计研究

研究了联合投送最优联合投送路径规划方案问题,提出基于最小费用最大流、排队论思想,协同进化的自适应遗传算法并对模型求解,较好地解决了易陷入局部最优解、收敛速度慢的问题.首先将交通路线转化为有向虚拟网络,对整个联合投送作战地域进行划分,充分考虑总任务完成时间、各编组投送时间、总投送里程、道路负荷等因素,引入带有混合时间窗的惩罚函数,建立联合投送路线管理模型,优化联合投送路径安排,逐步优化联合投送路径.     

基于终端受限的矿区集配站列车排队模型

为了描述列车在集配站排队的实际作业过程，运用系统分析方法和排队论理论，建立了基于列车出发终端受限的排队网络优化数学模型，并结合实例进行了验证计算和比较。结果显示集配站有65.35％的出矿列车出发受限，需要在集配站继续排队等待。实例研究表明，所建立的基于终端受限的矿区集配站列车排队模型具有较强的针对性和可用性。     

应用最小费用流求解活动网络时间-费用模型

提出了利用最小费用流原理求解时间-费用优化模型的方法.应用对偶理论将费用-优化模型转换为适用于状态算法求解的最小费用流问题,采用互补松弛定理和状态算法推出了由对偶问题最优解求出原问题最优解的等式,以一个实例说明了利用上述方法求解时间-费用优化模型最优解的步骤.所提出的求解时间-费用优化模型的算法,提高了求解问题的效率,可用于大型工程网络的费用优化.